# coding=utf-8

from pymongo import MongoClient
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import datetime
import pprint
import json
import time
import re

server_client = MongoClient('127.0.0.1', 27017)

server_db = server_client['knx_posts_db']
offical_posts_coll = server_db['offical_posts_coll']


class POST():
    def __init__(self):
        self.company = '爱奇艺（www.iqiyi.com）'
        self.url = "http://oa-trans.iqiyi.com/trans/webRecruitment"
        self.params = {
            'accessSysId': 'recruitment',
            'actionName': 'getPosition',
            'callback': 'getPosition',
            'data': '{"current": 1, "rowCount": 20,"searchPhrase": {"recruitmenId": [88, 89], "entity": {"name": ""}, "webUserId": ""}}',
            '_': 1520324365556
        }
        self.data = {

        }

        self.scrapy()

    def scrapy(self):
        self.params['_'] = int(round(time.time() * 1000))
        r = requests.get(self.url, params = self.params)
        txt = r.text[12:-2]
        txt = json.loads(txt)
        pprint.pprint(txt['data']['totalPages'])
        for i in range(1, int(txt['data']['totalPages']) + 1):
            self.params['data'] = '{"current": ' + str(i) + ', "rowCount": 20,"searchPhrase": {"recruitmenId": [88, 89], "entity": {"name": ""}, "webUserId": ""}}',
            self.params['_'] = int(round(time.time() * 1000))
            r = requests.get(self.url, params = self.params)
            txt = r.text[12:-2]
            txt = json.loads(txt)
            for row in txt['data']['rows']:
                url = 'http://zhaopin.iqiyi.com/job-detail-info.html?id=' + str(row['entity']['id']) + '&isschool=1'
                description = '工作内容/职位描述：\n' + row['entity']['jobResponsibility'] + '\n任职资格：\n' + row['entity']['jobDescription']
                name = row['entity']['name']
                location = row['entity']['city']
                count = ''
                edu = ''
                if row['entity']['education'] == 6:
                    edu = '本科'
                elif row['entity']['education'] == 7:
                    edu = '硕士研究生'
                date = row['entity']['updateDate']

                item = {
                    "url": url,  # jd详情页的地址
                    'edu': edu,  # 最低学历
                    'exp': [],  # 所需工作经验，比如[3, 5]表示3到5年, [3]表示3年，[]表示无经验要求
                    'name': name,  # 职位名称 *
                    'date': date,  # 职位发布日期，字符串形式即可，后期统一转换
                    'lang': '',  # 对语言的要求
                    'place': '',  # 办公具体地址
                    'major': '',  # 专业要求
                    'count': count,  # 招聘数量
                    'salary': [],  # 薪资待遇，[5000, 8000]表示月薪5到8千，[4000]表示4千，[]表示没有写明
                    'toSchool': True,  # 是否是面向校园招聘，本次官网抓取一律都是校园招聘，所以此处都是True
                    'welfare': [],  # 福利待遇，比如五险一金、十三薪之类的，保存成数组
                    'funType': '',  # 职能类型，比如证券经纪人是证券 / 期货 / 外汇经纪人
                    'company': self.company,  # 企业名称
                    'location': location,  # 所在城市
                    'industry': 'IT互联科技行业',  # 企业所在行业
                    'keywords': [],  # 此岗位的搜索关键字
                    'platform': 'offical',  # 针对官网抓取时此处一律保存为offical
                    'searchKeyword': '',  # 搜索的关键字，由于是官网抓取所以此处一律为空字符串
                    'description': description,  # 职位的详细描述，包括职责、要求之类的
                    'subIndustry': '',  # 一律为空字符串
                    'stime': datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')  # 抓取时间
                }
                print(item['company'], item['name'])

                if not offical_posts_coll.find_one({'name': item['name'], 'company': item['company'], 'location': item['location']}):
                    offical_posts_coll.insert_one(item)


POST()
